Pythonの線形代数で正方行列をn乗します

線形代数で正方行列をn乗するには、Pythonでnumpy.linalg.matrix_power（）を使用します。正の整数nの場合、累乗は行列の2乗と行列の乗算を繰り返すことによって計算されます。 n ==0の場合、Mと同じ形状の単位行列が返されます。 n <0の場合、逆数が計算されてからabs（n）に引き上げられます。

戻り値はMと同じ形状とタイプです。指数が正またはゼロの場合、要素のタイプはMのタイプと同じです。指数が負の場合、要素は浮動小数点です。最初のパラメーターであるaは、「累乗」される行列です。 2番目のパラメーターnは、任意の整数または長整数、正、負、またはゼロの指数です。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

虚数単位に相当する行列である2D配列を作成します-

arr = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

配列を表示する-

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

線形代数で正方行列をn乗するには、Pythonでnumpy.linalg.matrix_power（）を使用します。正の整数nの場合、累乗は、行列の2乗と行列の乗算を繰り返すことによって計算されます。 n ==0の場合、Mと同じ形状の単位行列が返されます。 n <0の場合、逆数が計算され、abs（n）-

print("\nResult...\n",matrix_power(arr, 0))

例

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

# Create a 2D array, matrix equivalent of the imaginary unit
arr = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To raise a square matrix to the power n in Linear Algebra, use the numpy.linalg.matrix_power() in Python
print("\nResult...\n",matrix_power(arr, 0))

出力

Our Array...
[[ 0 1]
[-1 0]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
[[1 0]
[0 1]]